Prueba y mejora la NLU y el reconocimiento de intenciones de tu chatbot
BenchBot valida la comprensión del lenguaje natural de un chatbot —el reconocimiento de intenciones y entidades— con umbrales de confianza configurables. Saca a la luz intenciones mal reconocidas y carencias de precisión en más de 60 conectores y genera informes listos para auditoría, para que mejores el reconocimiento antes de que frustre a tus usuarios reales.
60+
Conectores de plataforma
Umbrales
de confianza
Sin código
Creación de pruebas
Si el bot no entiende, lo demás da igual
Un chatbot puede tener respuestas perfectas y aun así fallar, porque malinterpretó lo que el usuario realmente quería. Los errores de NLU son la causa raíz silenciosa de las conversaciones sin salida y los usuarios frustrados.
Intenciones mal reconocidas
Cuando el bot asigna una solicitud a la intención equivocada, hace lo incorrecto con total seguridad. Estos errores se esconden tras respuestas por lo demás fluidas y son fáciles de pasar por alto en una demo rápida.
Entidades omitidas o erróneas
Fechas, nombres, importes y referencias de productos que el bot extrae mal corrompen en silencio el resto del flujo: una reserva para el día equivocado, un pedido del artículo equivocado.
Mala calibración de la confianza
Si el bot actúa sobre conjeturas de baja confianza o escala coincidencias de alta confianza, la experiencia se resiente. Los umbrales de confianza hay que probarlos, no darlos por sentados.
Pruebas de NLU en 4 pasos
De la conexión a la mejora continua de la precisión.
Conecta tu chatbot
Apunta BenchBot a tu bot a través de más de 60 conectores de Botium. Funciona sea cual sea el motor de NLU que tenga debajo: Dialogflow, Lex, Rasa, un LLM personalizado y más.
Crea tu conjunto de pruebas
Redacta enunciados y las intenciones/entidades esperadas sin código, cubriendo las formulaciones, sinónimos y casos límite que envían los usuarios reales.
Ejecuta pruebas de precisión
BenchBot compara las intenciones y entidades reconocidas con lo esperado mediante umbrales de confianza configurables, y saca a la luz cada discrepancia.
Mejora y vuelve a probar
Corrige las carencias y vuelve a ejecutar la batería de pruebas para confirmar que la precisión mejoró, y para detectar regresiones la próxima vez que cambien el modelo o los datos de entrenamiento.
Valida cada capa de la comprensión
BenchBot prueba lo que el bot entendió, no solo lo que dijo.
Reconocimiento de intenciones
Confirma que el bot asigna cada enunciado a la intención correcta en las formulaciones, sinónimos y casos límite que envían los usuarios reales.
Reconocimiento de entidades
Valida que fechas, nombres, importes, productos y otras entidades se extraen correctamente, para que el resto del flujo parta de los datos correctos.
Umbrales de confianza
Prueba con umbrales de confianza configurables, para que el bot actúe sobre coincidencias seguras y gestione la incertidumbre como tú quieres.
Detección de errores de reconocimiento
Obtén una lista clara de intenciones mal reconocidas y carencias de precisión: los enunciados concretos que corregir, no solo una puntuación agregada.
NLU multilingüe
Prueba la comprensión en los idiomas que admite tu bot, para que la precisión no caiga en silencio en los idiomas no principales.
Creación sin código
Crea y mantén tus conjuntos de pruebas de NLU sin escribir código, y vuelve a ejecutarlos cada vez que cambien el modelo o los datos de entrenamiento.
Cuándo merecen la pena las pruebas de NLU
Los momentos en que la precisión del reconocimiento más importa: medida, no supuesta.
Lanzamiento de un nuevo bot
Antes de salir a producción, confirma que el bot entiende la gama real de formulaciones de los usuarios, no solo el puñado que tú guionizaste.
Tras un reentrenamiento
Cada vez que reentrenes o actualices el modelo de NLU, vuelve a ejecutar la batería de pruebas para verificar que la precisión mejoró y que nada empeoró.
Despliegues multilingües
¿Te expandes a un nuevo idioma? Prueba la precisión de intenciones y entidades en ese idioma antes de que tus clientes dependan de ello.
Auditorías de precisión
Genera informes listos para auditoría sobre la precisión del reconocimiento y sus carencias para las partes interesadas, con los enunciados concretos que mejorar.
Evaluar la NLU a ojo frente a probarla
Descubre por qué los equipos miden la precisión del reconocimiento en lugar de comprobarla por encima.
Preguntas frecuentes sobre las pruebas de NLU
Todo lo que necesitas saber sobre las pruebas de comprensión del lenguaje natural en chatbots.
Mejora la precisión de tu chatbot
Prueba el reconocimiento de intenciones y entidades con formulaciones de usuarios reales y umbrales de confianza, y corrige las carencias antes de que frustren a tus clientes.